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k-m分析样本,KM分析样本量的要求

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k是算法计算的超参数 ， 表示类别数；Kmeans可以自动将样本分配给不同的类，但不能决定划分多少个类 。Spss -0中非参数检验的两个独立性/Spss-0中非参数检验的两个独立性/Spss-0中非参数检验的两个独立性/检验中四个多选项的区别和适用范围可以先用数据选择，1.MannWhitneyU:主要用来区分两个独立派，2.Kolmogorovskmirnovz:猜测两者样本是否来自同一分布的人群；3.MoseseXtremeActions:检查两个独立观测值样本的分布范围是否存在差异，从而检查两个样本是否来自同一分布的总体；4.Waldwolfowitzuns:调查两个独立的样本是否来自同分布的总体 。

1、Kmeans聚类算法简介(有点枯燥1 。Kmeans聚类算法简介由于其出色的速度和良好的可扩展性，KMeans聚类算法可以算是最著名的聚类方法 。Kmeans算法是一个反复移动类中心点的过程 。它将类的中心点(也称为重心)移动到其成员的平均位置，然后重新划分其内部成员 。k是算法计算的超参数，表示类别数；Kmeans可以自动将样本分配给不同的类，但不能决定划分多少个类 。

有时候，课时数是由问题内容指定的 。例如，一家鞋厂有三种新款式，它想知道每种新款式的潜在客户是谁，所以它对客户进行了调查，并从数据中找出了三个类别 。还有一些问题没有指定聚类数，最优聚类数是不确定的 。后面我会详细介绍一些估算最优聚类数的方法 。Kmeans的参数是类的重心位置及其内部观测的位置 。与广义线性模型和决策树类似，Kmeans参数的最优解也是以最小化代价函数为目标 。

2、 样本均值标准化【一种基于类均值的肿瘤基因芯片数据的标准化方法】Abstract:分析本文分析了肿瘤基因芯片中常用标准化方法造成误分类的原因，提出了一种基于类均值的标准化方法 ， 对基因表达谱进行双向标准化，将标准化过程与聚类过程交织在一起，利用聚类结果校正参考表达水平，选取了五组肿瘤基因芯片数据 。采用层次聚类和K-means聚类算法分别对常用的标准化和基于类均值的标准化基因表达数据进行不同方差水平的聚类 。实验结果表明，基于类均值的标准化方法能有效提高肿瘤基因表达谱聚类结果的质量 。

3、Spss中非参数检验的两个独立 样本检验【k-m分析样本,KM分析样本量的要求】Spss中非参数检验的两个独立性样本Spss中非参数检验的两个独立性样本检验中四个多选项的区别和适用范围可以先用数据选择 。1.MannWhitneyU:主要用于判断两个独立者样本是否属于同一人群 。2.Kolmogorovskmirnovz:猜测两者样本是否来自同一分布的人群；3.MoseseXtremeActions:检查两个独立观测值样本的分布范围是否存在差异，从而检查两个样本是否来自同一分布的总体；4.Waldwolfowitzuns:调查两个独立的样本是否来自同分布的总体 。

4、生存曲线(三前两期讨论了如何使用软件(包括GraphPadPrism、SPSS和Origin)绘制生存曲线 。生存曲线只是数据呈现方式之一，其核心一定是统计结果 。说到统计 ， 必然要选择使用哪种统计方法 。有时候你的数据统计意义不大，真的要回头看看统计方法是否正确 。打开SPSS统计软件，记录数据 ， 点击生存分析 。我们会发现软件中有四种统计方法可用 。这时候我们该选哪个？

SPSS软件对生命表法的官方解释是:用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。“生命表的基本概念是将观测区间分成更小的时间区间 。对于每一个区间，在这个区间内发生终端事件的概率 ， 是用所有至少观察过这个时间的人来计算的 。然后用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。”想出这样的段子估计打击有点尴尬 。
5、【求助】弱问:M-K检验,R/S 分析用什么软件做的啊?Fortran multi-prince ado(站内联系TA)MK测试是趋势测试分析或者突变测试 。我编过一个相关的程序，不是很长，用R语言编写，但是DPS系统也可以做MK测试，如果有，可以试试 。guoguo1983(站内联系ta)如果用MK做趋势测试，如果用那个软件，princeado(站内联系TA)做趋势分析 ， 用R语言就可以做 ， 有一个包可以做，另外我编了一个不是很长的程序，DPS系统也可以，很方便 。

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